（numpy+image）获取手绘效果的图片

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原创最新推荐文章于 2026-04-15 10:06:23 发布 1.1w 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用Python实现图像的手绘风格效果本文介绍了一种使用Python编程语言，结合PIL（Python Imaging Library）和NumPy库，将普通灰度图像转换成具有手绘风格效果的图像的方法。通过计算图像的梯度并模拟光照效果，我们可以生成具有深浅变化的阴影，从而使图像呈现出类似手绘的质感。阅读详情

（numpy+image）获取手绘效果的图片

最近学习数据分析的时候，老师讲到一个numpy十分有趣的内容，就是将图片修改为手绘效果的图片。废话不多说，直接上图[doge]。

在这里插入图片描述

原理就不说了，自己也没怎么弄明白，直接上代码，有兴趣的话直接看看视频吧。

import numpy as np
from PIL import Image

a = np.asarray(Image.open(r'C:\Users\pc\Pictures\Saved Pictures\桌面.jpg').convert(('L'))).astype('float')

depth = 10
grad = np.gradient(a)
grad_x, grad_y = grad
grad_x = grad_x*depth/100
grad_y = grad_y*depth/100

vec_el = np.pi/2.2    # 光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi/4.    # 光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az)
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)
dz = np.sin(vec_el)

A = np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)
# 光源对x，y，z轴的影响
uni_x = grad_x/A
uni_y = grad_y/A
uni_z = 1./A

# 光源归一化
b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z)
b = b.clip(0,255)

# 重构图像并保存
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))
im.save(r'C:\Users\pc\Desktop\03.jpg')